pandas 值之间的系列过滤
pandas series filtering between values
如果 s
是 pandas.Series
,我知道我可以这样做:
b = s < 4
或
b = s > 0
但是我做不到
b = 0 < s < 4
或
b = (0 < s) and (s < 4)
基于其他布尔系列的逻辑 AND / OR / NOT 创建布尔系列的惯用 pandas 方法是什么?
找到了... &
运算符有效,但您需要使用括号来获得正确的优先级并避免错误:
>>> import pandas as pd
>>> s1 = pd.Series([0,1,2,3,4,5,6,0,1,2,3,4])
>>> (s1 < 4) & (s1 > 0)
0 False
1 True
2 True
3 True
4 False
5 False
6 False
7 False
8 True
9 True
10 True
11 False
dtype: bool
>>> s1 < 4 & s1 > 0
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "c:\app\python\anaconda.6.0\lib\site-packages\pandas\core\generic.py",
line 698, in __nonzero__
.format(self.__class__.__name__))
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
你也可以使用.between
:
s1.between(0, 4, inclusive=False)
有点冗长,但由于它不必创建 2 个中间系列,因此应该更快(诚然未经测试)。
如果 s
是 pandas.Series
,我知道我可以这样做:
b = s < 4
或
b = s > 0
但是我做不到
b = 0 < s < 4
或
b = (0 < s) and (s < 4)
基于其他布尔系列的逻辑 AND / OR / NOT 创建布尔系列的惯用 pandas 方法是什么?
找到了... &
运算符有效,但您需要使用括号来获得正确的优先级并避免错误:
>>> import pandas as pd
>>> s1 = pd.Series([0,1,2,3,4,5,6,0,1,2,3,4])
>>> (s1 < 4) & (s1 > 0)
0 False
1 True
2 True
3 True
4 False
5 False
6 False
7 False
8 True
9 True
10 True
11 False
dtype: bool
>>> s1 < 4 & s1 > 0
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "c:\app\python\anaconda.6.0\lib\site-packages\pandas\core\generic.py",
line 698, in __nonzero__
.format(self.__class__.__name__))
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
你也可以使用.between
:
s1.between(0, 4, inclusive=False)
有点冗长,但由于它不必创建 2 个中间系列,因此应该更快(诚然未经测试)。